¿Qué es GPT? Todo lo que debes saber

GPT es la familia de modelos de IA detrás de muchas aplicaciones populares de IA generativa, como chatbots y asistentes de codificación. Este artículo proporciona una descripción general de esta innovación revolucionaria.

Tabla de contenido

• ¿Qué es GPT?
• ¿Cómo funcionan los modelos GPT?
• Cómo han evolucionado los modelos GPT
• Aplicaciones GPT
• Ventajas de los modelos GPT
• Contras de los modelos GPT
• Conclusión

¿Qué es GPT?

GPT, que significa "transformador generativo preentrenado", se refiere tanto a un modelo específico como a una familia de modelos de inteligencia artificial (IA) cada vez más sofisticados. Comenzando con el GPT original, el modelo ha evolucionado a través de varias versiones, incluidas GPT-2, GPT-3 y GPT-4, cada iteración se expande en tamaño y capacidad y posee una mayor capacidad para manejar tareas lingüísticas complejas con habilidad humana. La familia de modelos GPT fue desarrollada por OpenAI, una empresa de investigación de IA fundada en 2015 por un grupo de expertos en IA y respaldada por fundadores conocidos como Elon Musk y Reid Hoffman.

El modelo GPT es la base de numerosas aplicaciones populares de IA generativa, incluidas ChatGPT y DALL-E. Los modelos GPT son un tipo de modelo de lenguaje grande (LLM), que están diseñados para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de texto. Los LLM están capacitados para imitar y generar con soltura un lenguaje similar al humano, lo que les permite realizar diversas tareas que requieren comprensión y generación del lenguaje natural.

¿Qué significaGPT?

GPT significa "transformador generativo preentrenado", una descripción que resume la esencia de su funcionamiento.

Generativo

Los modelos GPT se denominan "IA generativa" porque generan contenido nuevo a partir de indicaciones o datos de entrada. Esto los diferencia de los modelos de IA diseñados para clasificar y hacer predicciones sobre entradas de datos predefinidas existentes. Por el contrario, los modelos de IA generativa como GPT no se limitan a clasificar datos. En cambio, producen textos, códigos, imágenes u otros medios creativos completamente nuevos en función de su formación.

Pre-entrenado

Antes de adaptarse a una aplicación específica, los modelos GPT se someten a una fase inicial de preentrenamiento. El entrenamiento previo establece la capacidad fundamental del modelo para generar respuestas similares a las humanas a partir de indicaciones arbitrarias entrenando el modelo en un conjunto de datos bien seleccionado. Esto sienta las bases para las capacidades generales de comprensión del lenguaje del modelo.

Una vez que se completa la capacitación previa básica, los desarrolladores pueden ajustar el modelo para propósitos más especializados mediante capacitación adicional sobre datos específicos de la tarea. Por ejemplo, un modelo GPT previamente entrenado se puede ajustar en conjuntos de datos conversacionales para que funcione como un chatbot. Alternativamente, podría ajustarse en bases de código o documentación específicas para ayudar con las tareas de programación y generación de código. La capacitación previa proporciona habilidades lingüísticas generales que se pueden perfeccionar para optimizar el modelo para casos de uso específicos.

Transformador

Las arquitecturas de IA conocidas, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto plazo (LSTM), procesan secuencias de texto de forma incremental, lo que dificulta capturar el contexto completo y las estructuras de palabras complejas. El transformador revolucionó el procesamiento del lenguaje natural (PNL) con mecanismos de autoatención que analizan todas las palabras en una secuencia en paralelo y construyen conexiones basadas en relaciones identificadas.

Al procesar de manera integral secuencias completas en lugar de palabras individuales, los transformadores pueden comprender estructuras lingüísticas complejas mucho mejor que otras arquitecturas. Sin embargo, la “comprensión” de un transformador es en realidad sólo patrones estadísticos y no es una comprensión o razonamiento humano.

Introducido por primera vez para traducción automática en 2017, las capacidades de autoatención del transformador fueron un gran avance, ya que permitieron la capacitación en conjuntos de datos masivos. Como tal, la arquitectura del transformador ahora sustenta la mayoría de las plataformas de IA generativa modernas como componente arquitectónico estándar.

Del mensaje a la respuesta: cómo funcionan los modelos GPT

Los modelos GPT funcionan pronosticando la respuesta adecuada a una determinada entrada del usuario, lo que se conoce como mensaje. Originalmente, estos modelos interactuaban principalmente a través de indicaciones basadas en texto, pero los avances han introducido la capacidad de procesar documentos e imágenes cargados, así como acceder a API y herramientas externas para datos de entrada.

Los modelos GPT dividen las indicaciones en segmentos más pequeños conocidos como tokens y luego analizan estos tokens utilizando algoritmos sofisticados. Este proceso ayuda a descifrar los significados de los tokens dentro del mensaje. Una vez que se ha extraído el significado, los modelos generan respuestas que estadísticamente tienen más probabilidades de alinearse con la respuesta esperada.

Cómo se entrenan los modelos GPT

Si bien los procesos de capacitación para cada modelo GPT varían, generalmente puedes clasificarlos en dos fases: no supervisada y supervisada.

Entrenamiento no supervisado

Durante la fase inicial de preentrenamiento, los modelos GPT ingieren cantidades masivas de datos sin etiquetar de diversas fuentes, como artículos de Wikipedia, libros digitales y debates en línea. Por ejemplo, GPT-2 se entrenó en 8 millones de páginas web, mientras que el último GPT-4 utilizó un petabyte de datos de texto, equivalente a 500 mil millones de páginas de libros. El objetivo de este preentrenamiento autosupervisado, denominado fase no supervisada, es permitir que el modelo comprenda las indicaciones del lenguaje natural y genere respuestas similares a las humanas de manera coherente. En esta fase, al modelo no se le dice explícitamente qué representan los datos. En cambio, el modelo utiliza su arquitectura transformadora para identificar patrones y relaciones en los datos.

Entrenamiento supervisado

Una vez completada la fase no supervisada, los modelos GPT se refinan mediante entrenamiento supervisado. En el entrenamiento supervisado, los humanos entrenan el modelo utilizando indicaciones y respuestas personalizadas y etiquetadas con el objetivo de enseñarle al modelo qué respuestas probablemente querrán los humanos y cuáles son dañinas o inexactas.

La formación supervisada también incluye un proceso llamado aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF). En el proceso RLHF, los humanos califican las respuestas para que el modelo genere respuestas de mayor calidad con el tiempo.

Durante el ajuste, los modelos GPT también pueden recibir tipos específicos de datos relacionados con la función que realizarán. Por ejemplo, ChatGPT fue perfeccionado en diálogos conversacionales y código informático disponible públicamente para respaldar su capacidad general de generar texto conversacional y código informático preciso.

Cómo han evolucionado los modelos GPT

Desde 2018, OpenAI ha lanzado varias versiones del modelo GPT, incluidos GPT-2, GPT-3 y el GPT-4 más reciente, y cada versión se basa en la última para lograr una mayor complejidad y capacidad en las tareas de procesamiento del lenguaje.

GPT-1

Introducido en 2018, GPT-1 demostró el potencial de la arquitectura y el enfoque de capacitación de GPT. Era capaz de realizar tareas básicas del lenguaje, como responder preguntas sencillas y reformular oraciones. Sin embargo, GPT-1 era más adecuado para indicaciones y respuestas más breves debido a su escala más pequeña y su conjunto de datos de entrenamiento más simple. Estas limitaciones hicieron que tuviera dificultades para mantener el contexto en conversaciones más largas, lo que a menudo generaba resultados menos coherentes a medida que aumentaba la longitud del texto.

GPT-2

Lanzado en febrero de 2019, GPT-2 representó una mejora significativa, ya que fue entrenado en un conjunto de datos diez veces mayor que el de GPT-1. Esta base de capacitación ampliada permitió a GPT-2 generar textos más largos y coherentes y manejar tareas como resumen de texto, respuesta a preguntas y traducción de idiomas sin capacitación específica para la tarea. A pesar de estos avances, GPT-2 todavía enfrentó desafíos con la comprensión matizada del contexto y, en ocasiones, produjo respuestas que carecían de relevancia o se desviaban de las intenciones del usuario.

GPT-3 y GPT-3.5

Lanzado en junio de 2020, GPT-3 marcó un avance significativo con respecto a los modelos anteriores, con capacidades mejoradas en el procesamiento del lenguaje natural, generación de código y tareas básicas de razonamiento como descifrar oraciones. Con su escala masiva de 175 mil millones de parámetros, GPT-3 mejoró enormemente la retención y la coherencia del contexto en períodos de texto más largos. Sin embargo, su mayor tamaño también introdujo desafíos en las demandas computacionales y el ajuste, lo que en ocasiones generó resultados impredecibles o sesgados.

En 2022, OpenAI lanzó GPT-3.5, una versión refinada de GPT-3. Al entrenar con un conjunto de datos más reciente y realizar ajustes adicionales, esta versión se diseñó para reducir la probabilidad de generar respuestas dañinas o inapropiadas. Si bien GPT-3.5 continuó avanzando en precisión y seguridad, mantener la precisión contextual en contextos complejos o específicos siguió siendo un desafío.

GPT-4

En marzo de 2023, OpenAI lanzó GPT-4 y proporcionó detalles limitados sobre su capacitación. Con su capacidad para procesar indicaciones más largas y complejas y una retención de contexto significativamente mejorada, GPT-4 marca una progresión considerable en la arquitectura GPT. GPT-4 también es un modelo multimodal, lo que significa que puede interpretar indicaciones que incluyen tanto texto como imágenes. Si bien GPT-4 ofrece precisión y funcionalidad mejoradas, continúa enfrentando desafíos para garantizar una confiabilidad constante en tareas diversas y matizadas.

Aplicaciones GPT

Los modelos GPT ofrecen una funcionalidad que permite tanto a los usuarios no técnicos como a los desarrolladores abordar una amplia gama de tareas, incluida la generación de contenido creativo, el análisis de documentos complejos y la optimización del servicio al cliente.

Chatbots

Los chatbots se encuentran entre las aplicaciones más populares de los modelos GPT. Mediante ajustes, los desarrolladores pueden personalizar aún más los modelos GPT para crear chatbots especializados para propósitos específicos, como brindar servicio al cliente para empresas o enseñar juegos de cartas como el póquer. Esta personalización admite interacciones atractivas y contextualmente relevantes, creando una experiencia de usuario más personalizada y útil.

Tareas creativas

Los modelos GPT pueden respaldar una variedad de tareas creativas, como generar ideas o proporcionar ideas para mejorar el contenido existente. A continuación se muestran algunas formas en las que los modelos GPT pueden ayudarle con tareas creativas:

• Escribir borradores de contenido original, como ficción, poesía o publicidad.
• Generar ideas para iniciativas creativas, como esbozos de guiones de películas o temas para un mural.
• Sugerir formas de hacer que el contenido existente sea más fácil de leer o más atractivo para diferentes audiencias.

Muchas herramientas de IA generativa te permiten generar contenido creativo, incluido Grammarly. Grammarly aprende tu estilo de escritura y se integra fácilmente con herramientas familiares, como Gmail y Microsoft Word.

Apoyo academico

Los modelos GPT se pueden aplicar en entornos académicos para ayudar a explicar conceptos matemáticos complejos, crear contenido instructivo atractivo, servir como asistentes de investigación y desarrollar cuestionarios y preguntas de exámenes.

Análisis de datos

Si bien todos los modelos GPT pueden ayudar con las tareas de análisis de datos, GPT-4, en particular, se destaca en el análisis de documentos complejos, el resumen de tendencias de datos y la generación de informes de métricas de fuentes de datos estructurados como documentos de Microsoft Excel. También puede analizar la opinión de los clientes a partir de comentarios, reseñas y encuestas en las redes sociales.

Análisis de imágenes

Con GPT-4, los usuarios pueden cargar imágenes para analizarlas junto con indicaciones textuales. Esta función es útil para una amplia variedad de tareas, como convertir imágenes de texto a formatos editables, crear subtítulos para publicaciones en redes sociales, redactar descripciones de productos y crear descripciones de imágenes para usar con tecnologías de asistencia para usuarios con discapacidad visual.

Asistencia de codificación

Los modelos GPT pueden ayudar a los desarrolladores a explicar un programa de computadora, optimizar el código para lograr eficiencia y mantenibilidad, crear casos de prueba y convertir código entre lenguajes de programación. Estas capacidades ayudan a agilizar el proceso de desarrollo.

¿Cuáles son las ventajas de los modelos GPT?

Los modelos GPT brindan formas flexibles y eficientes de automatizar tareas, con soporte para una personalización significativa. Permiten a los usuarios crear aplicaciones adaptadas a diversas necesidades, como análisis de contratos, análisis predictivos y detección de amenazas de ciberseguridad. Esta adaptabilidad ha facilitado la adopción más amplia de la IA en varios sectores.

¿Cuáles son las desventajas de los modelos GPT?

A pesar de su sofisticación, los modelos GPT tienen limitaciones. Debido a que están entrenados en conjuntos de datos fijos, generalmente con una fecha límite, no pueden incorporar actualizaciones o datos en tiempo real después de su último límite de entrenamiento. Además, si bien GPT-4 puede analizar imágenes, los modelos GPT están basados ​​en texto, por lo que GPT-4 en realidad utiliza otro modelo de IA generativa, DALL-E, para analizar y generar imágenes. Si bien esto puede no preocupar al usuario promedio, los desarrolladores pueden encontrar que los modelos multimodales nativos se adaptan mejor a sus casos de uso. Por último, persisten preocupaciones éticas en torno a posibles sesgos, problemas de privacidad y la posibilidad de uso indebido mediante, por ejemplo, la difusión de información errónea, la infracción de las protecciones de derechos de autor o la generación de contenido peligroso.

GPT: un punto de inflexión en la IA

La serie GPT de modelos de IA ha mejorado significativamente las capacidades de las máquinas para imitar interacciones similares a las humanas y ayudar en tareas complejas en múltiples sectores. Con su continua evolución, estos modelos prometen mejorar los esfuerzos tanto creativos como analíticos. Sin embargo, plantean importantes preocupaciones éticas y de privacidad que requieren un estudio y una acción diligentes. De cara al futuro, el desarrollo de la tecnología GPT probablemente seguirá siendo un tema central en la investigación de la IA, dando forma al futuro de la adopción tecnológica en todo el mundo.